开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

XGBoost plot_importance不显示功能名称

XGBoost是一种机器学习算法，它是一种梯度提升框架，可以用于解决回归和分类问题。XGBoost通过集成多个决策树模型来提高预测性能，并采用了一些优化技术来提高训练和预测的效率。

plot_importance是XGBoost提供的一个函数，用于显示特征的重要性。特征的重要性指的是特征对模型预测结果的影响程度。通过调用plot_importance函数，可以生成一个条形图，该图显示了各个特征的重要性分数。

对于XGBoost的plot_importance函数不显示功能名称的问题，可能有以下几个可能的原因：

版本问题：请确认使用的XGBoost版本是否与plot_importance函数兼容。建议使用最新版本的XGBoost库，并确保所有依赖项已正确安装。
数据问题：如果数据中缺少特征名称或特征名称未被正确传递给plot_importance函数，就无法显示功能名称。请确保数据集中包含特征名称，并在调用plot_importance函数时正确传递特征名称参数。
绘图设置问题：有时候绘图函数可能会出现显示问题，可能是由于绘图库的配置或设置不正确。建议检查绘图库的相关设置，并尝试重新配置或更换绘图库。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云机器学习平台（ModelArts）- https://cloud.tencent.com/product/ma

腾讯云提供了一系列的人工智能和云计算相关产品和服务，包括但不限于机器学习平台（ModelArts）、云服务器（CVM）、云数据库（CDB）、对象存储（COS）等，这些产品可以帮助用户实现高效的云计算和人工智能应用。

相关搜索:XGBOOST功能名称错误- Python XGBoost错误:功能名称不同 XGBoost预测在AI平台上不起作用：“功能名称不匹配”如何在Graphviz中显示功能名称？`object`和`newdata`中存储的功能名称不同！在R中使用LIME包解释xgboost模型时 Outlook VBA -检索电子邮件地址显示名称的功能 CollapsingToolbarLayout不工作..无法同时显示应用程序名称如果输入与数组名称不匹配，则显示“无结果”(javascript)是否可以本地化已安装应用程序的程序和功能显示名称？如何在select查询中隐藏重复项，我不希望名称和Id多次显示如何在不更改名称的情况下添加两个不同的C库，它们具有相同的名称但具有完全不同的功能？如何在asp.net中创建注释功能，从数据库中获取数据并将其与名称一起显示在webform上？React-Native Android Studio项目构建失败，显示“此构建中使用了已弃用的Gradle功能，使其与Gradle 6.0不兼容。”如何在不破坏其余代码的情况下在我的网站上创建具有过滤功能的文件库?/为什么我的正文内容不会显示？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

plot_importance多分类、排序不匹配、图片数值不显示

) for k,v in items.get_booster().get_score(importance_type='gain').items()} if bool(empty_dict): plot_importance...items.feature_importances_ imp.round(6) i+=1 plt.show() imp.to_csv(importance_path, sep="\t", float_format="%.6f") 排序不匹配...xgb.plot_importance默认使用weight，所以: xgb.plot_importance(model,max_num_features=10,importance_type='gain') 图片数值不显示...打开plotting.py 修改： def plot_importance(booster, ax=None, height=0.2, xlim=None,

3.6K1 0

史上最详细的XGBoost实战（下）

plot_importance(model) plt.show() 输出预测正确率以及特征重要性： Accuracy: 96.67 % ?...02 基于XGBoost原生接口的回归 import xgboost as xgb from xgboost import plot_importance from matplotlib import...plot_importance(model) plt.show() 重要特征(值越大，说明该特征越重要)显示结果： ?...04 基于XGBoost原生接口的回归 import xgboost as xgb from xgboost import plot_importance from matplotlib import...plot_importance(model) plt.show() 重要特征(值越大，说明该特征越重要)显示结果： ?

3.4K9 0

XGBoost（三）：Python语言实现

上篇文章介绍了XGBoost在R语言中的实现方法（XGBoost（二）：R语言实现），本篇文章接着来介绍XGBoost在Python中的实现方法。...import metrics from xgboost import plot_importance from matplotlib import pyplot 数据加载将数据导入Python，并对数据根据...wine.iloc[:,0:11] y = wine.iloc[:,11] y[y<=6] = 0 y[y>6] =1 # test_size: 测试集大小 # random_state: 设置随机数种子，0或不填则每次划分结果不同...test_preds = xgb.predict(dtest) test_predictions = [round(value) for value in test_preds] #变成0、1 #显示特征重要性...plot_importance(xgb)#打印重要程度结果 pyplot.show() ?

8603 0

XGBOOST从原理到实战：二分类、多分类

plot_importance(bst) plt.show() ?...plot_importance(model) plt.show() 基于XGBoost原生接口的回归 import xgboost as xgb from xgboost import plot_importance...xgboost as xgb from xgboost import plot_importance from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.model_selection...plot_importance(model) plt.show() 基于Scikit-learn接口的回归 import xgboost as xgb from xgboost import plot_importance...True, objective='reg:gamma') model.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测 ans = model.predict(X_test) # 显示重要特征

16.6K6 2

Scikit中的特征选择，XGboost进行回归预测，模型优化的实战

巧合的是刚好这些字段都没有缺失值，我很开心啊，心想着可以直接利用XGBoost模型进行预测了。具体XGBoost的使用方法，可以参考：XGBoost以及官方文档XGBoost Parameters。...as xgb import numpy as np from xgboost import plot_importance from sklearn.preprocessing import Imputer...features with low variance（剔除低方差的特征） Univariate feature selection（单变量特征选择） Recursive feature elimination（递归功能消除...as xgb import numpy as np from xgboost import plot_importance from sklearn.preprocessing import Imputer...as xgb from sklearn import preprocessing import numpy as np from xgboost import plot_importance from

3.6K2 0

Scikit中的特征选择，XGboost进行回归预测，模型优化的实战

巧合的是刚好这些字段都没有缺失值，我很开心啊，心想着可以直接利用XGBoost模型进行预测了。具体XGBoost的使用方法，可以参考：XGBoost以及官方文档XGBoost Parameters。...as xgb import numpy as np from xgboost import plot_importance from sklearn.preprocessing import Imputer...features with low variance（剔除低方差的特征） Univariate feature selection（单变量特征选择） Recursive feature elimination（递归功能消除...as xgb import numpy as np from xgboost import plot_importance from sklearn.preprocessing import Imputer...as xgb from sklearn import preprocessing import numpy as np from xgboost import plot_importance from

6882 0

【机器学习】--xgboost初始之代码实现分类

一、前述上节我们讲解了xgboost的基本知识，本节我们通过实例进一步讲解。...二、具体 1、安装默认可以通过pip安装，若是安装不上可以通过https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/网站下载相关安装包,将安装包拷贝到Anacoda3的安装目录的...2、代码实例 import xgboost # First XGBoost model for Pima Indians dataset from numpy import loadtxt from xgboost...import XGBClassifier from xgboost import plot_importance from matplotlib import pyplot # load data dataset...:,8] # fit model no training data model = XGBClassifier() model.fit(X, y) # plot feature importance plot_importance

1.3K2 0

模型性能提升操作

1.5.1 利用scikit-learn接口完成xgboost多分类模型训练及特征重要度展示： import xgboost as xgb from xgboost import plot_importance...accuracy = accuracy_score(y_test, y_predict) print("Accuracy: %.2f %% " % (100 * accuracy)) # 显示重要特征...利用scikit-learn接口完成xgboost回归模型训练及特征重要度展示： import xgboost as xgb from xgboost import plot_importance from...) # 计算MSE mse = mean_squared_error(y_test, y_predict) print("MSE: %.2f " % (mse)) # 显示重要特征...，容易扩展；保存了原始的信息，没有以填充或者删除的方式改变真实的数据分布；让特征存在的形式更加合理，比如age这个字段，其实我们在乎的不是27或者28这样的差别，而是90后，80后这样的差别，如果不采取分箱的形式

8472 0

我的XGBoost学习经历及动手实践

XGBoost的参数设置(括号内的名称为sklearn接口对应的参数名字) XGBoost的参数分为三种： 1....分类案例 from sklearn.datasets import load_iris import xgboost as xgb from xgboost import plot_importance...plot_importance(model) plt.show() 2)....回归案例 import xgboost as xgb from xgboost import plot_importance from matplotlib import pyplot as plt from...plot_importance(model) plt.show() 7.

1.5K2 1

xgboost算法详细介绍

1.首先我们初始化三个样例的考试成绩预测值为0，属性为（天赋高、不恋爱、每天学习时间有16个小时），（天赋低、不恋爱、每天学习时间有16个小时），（天赋高、不恋爱、每天学习时间有6个小时），真实成绩分别为...Xgboost系统的每次迭代都会构建一颗新的决策树，决策树通过与真实值之间残差来构建，（天赋高、不恋爱、每天学习时间有16个小时）的大学霸考了100分，（天赋低、不恋爱、每天学习时间有16个小时）的小学霸考了...70分，（天赋高、不恋爱、每天学习时间有6个小时）的小天才考了86分，那么三位同学通过第一个决策树后预测结果分别为90分，60分，和90分，在构建第二颗决策树时就会考虑残差（100-90=10），（70...train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from xgboost import plot_importance from...accuracy_score(y_test, predictions) print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0)) model.fit(X, Y) plot_importance

1.2K2 0

R+python︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb（预测）+xgboost（回归）双案例解读

python和R接口的功能一直在不断更新，大家可以通过下文了解大致的功能，然后选择自己最熟悉的语言进行学习。...由于它在预测性能上的强大但是相对缓慢的实现，"xgboost" 成为很多比赛的理想选择。它还有做交叉验证和发现关键变量的额外功能。在优化模型时，这个算法还有非常多的参数需要调整。...代表boosting 话说最后有一个疑问，这几个代码是可以区分XGBoost、随机森林以及boosting吗？（8）一些进阶功能的尝试作为比赛型算法，真的超级好。...下面列举一些我比较看中的功能： 1、交叉验证每一折显示预测情况挑选比较优质的验证集。...import plot_importance from matplotlib import pyplot plot_importance(gbm,importance_type = 'cover')

4K1 0

A.机器学习入门算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测

数据的各个特征描述如下：特征名称意义取值范围 Date 日期字符串 Location 气象站的地址字符串 MinTemp 最低温度实数 MaxTemp 最高温度实数 Rainfall 降雨量...total_gain:总基尼指数 total_cover:总覆盖 from sklearn.metrics import accuracy_score from xgboost import plot_importance...def estimate(model,data): #sns.barplot(data.columns,model.feature_importances_) ax1=plot_importance...(model,importance_type="gain") ax1.set_title('gain') ax2=plot_importance(model, importance_type...="weight") ax2.set_title('weight') ax3 = plot_importance(model, importance_type="cover")

1.5K3 0

机器学习7：集成学习--XGBoost

注意xgboost的并行不是tree粒度的并行，xgboost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值）。xgboost的并行是在特征粒度上的。...5、自带out-of-bag (oob)错误评估功能。...#此处只调了一个参数举例，其它参数必要时也要调 ''' # 5，XGBoost的核心思想 # 下面通过每一步的test预测值，看是否XGBoost每加一棵树都会让集成学习效果优化提升(这是XGBoost...#==下面看一个xgboost的功能 #plot_importantce， #可以查看特征重要性== from xgboost import plot_importance from matplotlib...pyplot model = XGBClassifier() #实例化分类器对象 model.fit(myDatas.data,myDatas.target) #对象fit传原始数据集即可 rs = plot_importance

1.4K2 0

【白话机器学习】算法理论+实战之Xgboost算法

Xgboost和AdaBoost到底有什么不同呢？Xgboost又如何来解决实际问题呢？这些问题，在这篇文章中都会一一来解剖。大纲如下: Xgboost？...这个故事还得先从AdaBoost和GBDT说起 Xgboost的基本原理（基于例子我们来看看好玩的公式推导） Xgboost的实战应用（这里用xgboost做一个分类任务，然后说一下基本使用和高级功能）...Xgboost实战二分类安装：默认可以通过pip安装，若是安装不上可以通过: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 网站下载相关安装包,将安装包拷贝到...ntree_limit这个参数 # 前1棵 pred1 = model.predict(dtest, ntree_limit=1) evalerror(pred2, dtest) 3.6 画出特征重要度 plot_importance...from xgboost import plot_importance plot_importance(model, max_num_features=10) 3.7 同样，也可以用sklearn的

2.6K2 0

独家 | 用XGBoost入门可解释机器学习

经典的全局特征重要性度量首先一个显而易见的选择是使用XGBoost中Python接口提供的plot_importance()方法。...不在行上的点堆积起来显示密度（此示例中有32,561个客户）。由于XGBoost模型具有logistic loss，因此x轴具有log-odds单位（Tree SHAP解释了模型的边距输出变化）。...按特征值着色为我们显示了一些模式，例如，年纪较浅会降低赚取超过 5万美元的机会，而受高等教育程度越高，赚取超过5万美元的机会越大。...请注意，与传统的部分依赖图（其显示当更改特征值时的平均模型输出）不同，这些SHAP依赖图显示了相互影响。...还有很多notebooks来展示在各种有趣的数据集上的各种功能。

1.8K6 1

十大机器学习库，超全面总结！！

XGBoost 开发者: Tianqi Chen 详细介绍: XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一个优化的分布式梯度提升库，由Tianqi Chen开发。...经典案例: 使用XGBoost进行房价预测，并绘制特征重要性图。...import xgboost as xgb from xgboost import plot_importance from sklearn.datasets import load_boston from...提供了词向量模型（Word2Vec）等高级文本处理功能。适用场景：主题建模和文档聚类。文档相似度计算和信息检索。大规模文本数据分析和挖掘。...data[...] = transformed_image output = net.forward() # 获取预测结果 output_prob = output['prob'][0] # 输出层名称为

3821 0

极度梯度提升之玩转借贷俱乐部

首先载入 plot_importance 和 SelectFromModel。...from xgboost import plot_importance from sklearn.feature_selection import SelectFromModel 1.4.1 特征重要性...别傻了，这年头谁还手动画图，直接用 XGBoost 自带函数 plot_importance 就可以了。...., f8 代表) # Using the XGBoost built-in function to plot plot_importance(pima_model) plt.show() ?...XGB Parallel CV: 187.554039 Parallel XGB Single CV: 145.135988 Parallel XGB and CV: 149.078977 结果显示只并行化

1.2K3 0

XGboost数据比赛实战之调参篇(完整流程)

我前面所做的工作基本都是关于特征选择的，这里我想写的是关于XGBoost参数调整的一些小经验。...不信，请看链接：xgboost issue 以上是血的教训啊，自己不运行一遍代码，永远不知道会出现什么Bug！...'subsample': 0.8, 'colsample_bytree': 0.8, 'gamma': 0.1, 'reg_alpha': 0, 'reg_lambda': 1} 运行后的结果显示参数的最佳取值...np_data, columns=['id', 'y']) # print(pd_data) pd_data.to_csv('submit.csv', index=None) # 显示重要特征...# plot_importance(model) # plt.show() 好了，调参的过程到这里就基本结束了。

12.5K9 1

精品教学案例 | 金融诈骗数据分析与预测

例如：数据转换、过采样与欠采样、XGBoost模型的构建和混淆矩阵等。提高学生动手实践能力。... as xgb from xgboost.sklearn import XGBClassifier from xgboost import plot_importance import itertools...它集合了Matplotlib的 hist() 与核函数估计 kdeplot 的功能。...我们可以直接调用 xgboost 包中的 plot_importance 函数来得到训练好的模型的特征重要性排序。...plt.figure(figsize = (10, 6)) axs = fig.add_subplot(111) colours = plt.cm.Set1(np.linspace(0, 1, 9)) axs = plot_importance

2.2K3 0

独家 | XGBoost介绍：用监督学习来预测期望寿命

来源：Pixabay 今天我们将会用XGBoost提升树对人类发展指数官方数据集进行回归预测。XGBoost是一种可以使用提升树进行多核并行训练的框架。...今天我们将用XGBoost提升树对人类发展指数官方数据集进行回归预测。谁说监督学习全都是针对分类问题的？ XGBoost：是什么？...XGBoost是一种Python框架，它可以让我们使用提升树进行多核并行训练。在R语言中同样可以使用XGBoost，但在这里我们不多做介绍。任务：回归提升树是一种针对回归的机器学习模型。...整个训练过程超级快，尽管这么小的数据集并没有充分利用XGBoost的多核功能。不过我感觉这个模型还是欠拟合：这意味着模型还没有发挥出它的全部潜力。...理解XGBoost的决策：特征重要性这个模型看起来非常准确。那么，它是基于哪些特征来做决定的呢？为了给予我们一定的帮助，XGBoost提供了plot_importance。

1.5K3 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭